Programa do Curso

Revisão dos conceitos Federated Learning fundamentais

  • Recapitulação das metodologias Federated Learning básicas
  • Desafios em Federated Learning: comunicação, computação e privacidade
  • Introdução a técnicas avançadas de Federated Learning

Algoritmos de otimização para Federated Learning

  • Visão geral dos desafios de otimização em Federated Learning
  • Algoritmos de otimização avançados: Federated Averaging (FedAvg), Federated SGD, e mais
  • Implementação e ajuste de algoritmos de otimização para sistemas federados de grande escala

Manipulação de dados não IID em Federated Learning

  • Compreender os dados não identificados e o seu impacto em Federated Learning
  • Estratégias para lidar com distribuições de dados não identificados
  • Estudos de caso e aplicações do mundo real

Dimensionamento de sistemas Federated Learning

  • Desafios da expansão de sistemas Federated Learning
  • Técnicas para aumentar a escala: conceção da arquitetura, protocolos de comunicação, etc.
  • Implementação de aplicações Federated Learning em grande escala

Considerações avançadas sobre privacidade e segurança

  • Técnicas de preservação da privacidade em Federated Learning avançados
  • Agregação segura e privacidade diferencial
  • Considerações éticas em aplicações Federated Learning de grande escala

Casos de estudo e aplicações práticas

  • Estudo de caso: Federated Learning em grande escala nos cuidados de saúde
  • Prática com cenários Federated Learning avançados
  • Implementação de projectos no mundo real

Tendências futuras em Federated Learning

  • Direcções de investigação emergentes em Federated Learning
  • Avanços tecnológicos e seu impacto em Federated Learning
  • Exploração de oportunidades e desafios futuros

Resumo e próximos passos

Requisitos

  • Experiência com técnicas de aprendizagem automática e de aprendizagem profunda
  • Compreensão dos conceitos Federated Learning básicos
  • Proficiência em Python programação

Público-alvo

  • Investigadores experientes em IA
  • Engenheiros de aprendizagem automática
  • Cientistas de dados
 21 Horas

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